(57)【要約】【課題】人為的測定作業を必要とせず、ニューラルネットワークを利用して、廃水中の有機物成分濃度を自動的に連続測定することができる有機物濃度測定装置を得ることにある。【解決手段】生物反応槽１の酸化還元電位を計測する酸化還元電位計２と、酸化還元電位計２の計測値を収集するデータ収集器３と、ニューラルネットワークによりデータ収集器３のデータから有機物濃度を予測する解析器４とを備えたものである。【選択図】        図１
2005007326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生物反応槽の酸化還元電位を計測する酸化還元電位計と、
酸化還元電位計の計測値を収集するデータ収集器と、
ニューラルネットワークによりデータ収集器のデータから有機物濃度を予測する解析器と
を備えたことを特徴とする有機物濃度測定装置。
【請求項２】
生物反応槽の酸化還元電位を計測する酸化還元電位計と、
生物反応槽のｐＨを計測するｐＨ計と、
酸化還元電位計およびｐＨ計の計測値を収集するデータ収集器と、
ニューラルネットワークによりデータ収集器のデータから有機物濃度を予測する解析器と
を備えたことを特徴とする有機物濃度測定装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、廃水中の有機物濃度を測定する有機物濃度測定装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年の公共用水域における窒素・リン規制の強化を背景に、下水，産業廃水などの廃水処理において、生物学的窒素・リン除去プロセスが提供されてきた。例えば、循環式硝化脱窒法、嫌気・好気活性汚泥法、嫌気・無酸素・好気法等が知られている。
ここで、生物学的窒素除去プロセスでは脱窒プロセスの電子供与体として、リン除去プロセスではリン蓄積菌のＰＨＡ源として、有機物が必要となる。
その有機物濃度の指標として、これまで有機炭素の総量やＢＯＤが用いられてきたが、窒素・リン除去性能を把握するためには、これらの指標のみでは不十分であることが報告されている。
【０００３】
一方、国際水協会（ＩＷＡ）のタスクグループが提案した活性汚泥数学モデル（ＩＷＡ  Ａｃｔｉｖａｔｅｄ  Ｓｌｕｄｇｅ  Ｍｏｄｅｌ（以下、ＡＳＭという））では、生物分解可能な有機物としてＢＯＤをより詳しく分類した概念を導入している。すなわち、易分解性有機物ＳＦ、発酵産物ＳＡ、遅分解性有機物ＸＳである。これらの有機物濃度を始めとした廃水の性状を把握することにより、処理水窒素・リン濃度の予測が可能であることがヨーロッパを中心に、日本でも実務利用の場で既に示されている。
【０００４】
有機物成分の測定方法としてＧｕｊｅｒらの方法が知られている。この方法は、回分実験により微生物の呼吸速度から有機物成分濃度を推定するものである。例えば、コンポジットサンプルを用いて、日平均有機物成分濃度を測定する場合など、連続測定する必要がない場合においては、この方法を利用できる。
【０００５】
なお、上記先行技術は当業者一般に知られた技術であって、公知文献発明に係るものではない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述のようなＧｕｊｅｒらによる有機物成分の測定方法では、窒素やリンの安定した高いレベルの除去等さらなる処理性能の向上、省エネルギー化をめざし、非定常制御を行う目的で、廃水中の有機物成分濃度を測定する場合には、測定に時間や労力がかかり、このため、Ｇｕｊｅｒらによる有機物成分の測定方法は適さない。
また、Ｇｕｊｅｒらの方法で有機物成分を測定するには、酸素消費速度を人為的作業で測定しなければならず、しかも、その測定・解析にはある程度の技術が必要であり、そのため、例えば技術者が不足している小規模の処理場において実施することは難しいという課題があった。
したがって、容易な装置で廃水中の有機物成分濃度を測定する測定装置が望まれているが、現在に至るも、そのような測定装置は提案されていないのが実状である。
一方、廃水中の有機物成分濃度を測定する代わりに、これらの濃度をパラメータとして扱い、遺伝的アルゴリズム、最適レギュレータ法等の手法を用いて決定する方法の開発が行われている。しかし、これらの方法は廃水中の有機物濃度に影響を受ける因子から決定するのではなく、数学的手法を用いて決定するので、有機物成分濃度以外のパラメータが生物学的にあり得ない数値となることがあり、また季節ごと・処理場ごとにパラメータを求める作業が発生する等、他の部分への影響が大きい。
【０００７】
本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、人為的測定・解体作業を必要とせず、ニューラルネットワークを利用して、廃水中の有機物成分濃度を自動測定することができる有機物濃度測定装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る有機物濃度測定装置は、生物反応槽の酸化還元電位を計測する酸化還元電位計と、酸化還元電位計の計測値を収集するデータ収集器と、ニューラルネットワークによりデータ収集器のデータから有機物濃度を予測する解析器とを備えたことを特徴とするものである。
【０００９】
本発明に係る有機物濃度測定装置は、生物反応槽の酸化還元電位を計測する酸化還元電位計と、生物反応槽のｐＨを計測するｐＨ計と、酸化還元電位計およびｐＨ計の計測値を収集するデータ収集器と、ニューラルネットワークによりデータ収集器のデータから有機物濃度を予測する解析器とを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１は本発明の実施の形態１による有機物濃度測定装置の基本的な構成を説明するためのフローシート図である。
図１において、１は生物反応槽であり、この生物反応槽１としては、嫌気槽（廃水を嫌気性処理する槽であり、またリン蓄積菌が有機物摂取のためにリンを放出するリン放出槽を含む）、無酸素槽（脱窒細菌により酸化態窒素を脱窒する脱窒槽など）、曝気槽などが適用可能である。また、浮遊生物処理槽でも、固定生物処理槽でも、担体投入型生物処理槽でも適用できる。
【００１１】
２はその生物反応槽１内の酸化還元電位を計測する酸化還元電位計である。この酸化還元電位計２としてはＯＲＰ電極が用いられる。このＯＲＰ電極は、生物反応槽１内の酸化還元電位（Ｏｘｙｄａｔｉｏｎ  Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ  Ｐｏｔｅｎｔｉａｌ）を計測するものである。係るＯＲＰ電極はｐＨ電極と置き換えたり、ｐＨ電極と共用したりするものである。ｐＨ電極は、生物反応槽１内が酸性かアルカリ性かを示す指標を得るためにｐＨ値を計測するものである。これらのＯＲＰ電極やｐＨ電極は、下水処理場で生物反応槽に常設されており、主として生物反応に大きく依存し、また、その生物反応は廃水の質・量に依存する。したがって、ＯＲＰ電極やｐＨ電極による計測データから廃水の質・量を逆推定することが可能である。
【００１２】
３は前記酸化還元電位２による計測値を収集するデータ収集器、４はニューラルネットワークにより前記データ収集器３から有機物成分濃度を予測する解析器（ニューラルネットワーク解析装置）である。ここで、ニューラルネットワークとは、人間の脳（ニューロン）を模擬した情報処理方式であって、特にパターン認識に優れ、「結果」から「原因」を予測するという、いわゆる逆推定に用いられることが多い。
【００１３】
そこで、本発明による有機物濃度測定装置では、前記「結果」としてＯＲＰ電極および／またはｐＨ電極の測定値を使用し、前記「原因」として廃水の有機物成分濃度を使用するものである。前記解析器４では、ニューラルネットワーク内のパラメータ（重み、閾値）を学習させることにより、前記ＯＲＰ電極および／またはｐＨ電極からの計測データに基づく廃水の有機物成分濃度を予測するものである。
【００１４】
実施例１．
前記実施の形態１による実験を行った結果について以下に説明する。
図１の生物反応槽１として、有効容量１００Ｌの回分式生物反応槽を用いた。廃水として、図２の表に示す酢酸／グルコース／ペプトン基質からなる人工下水を用いた。ＡＳＭ上では、酢酸は発酵産物ＳＡ，グルコースは易分解性有機物ＳＦ、ペプトンは遅分解性有機物ＸＳに分類される。人工下水は２５Ｌをサイクル初期６０分で流入させた。この流入時間を含め撹拌工程１２０分、曝気工程１８０分、沈殿排水工程６０分、合計３６０分の嫌気・好気運転を行った。ＨＲＴは１日である。曝気工程では、生物反応槽内の溶存酸素濃度を２．５ｍｇ／Ｌに制御した。
ＳＲＴを２０日に設定して、生物反応槽１内での曝気工程の終了直前に余剰汚泥の引き抜きを行った。また、サイクルを通じて水温は２０℃に制御した。処理が安定した後、１サイクルだけ異なる酢酸、グルコース、ペプトン濃度の人工下水を流入させてＯＲＰ、ｐＨの値を測定する応答実験を行った。応答実験は図３に示す９パターンの酢酸、グルコース、ペプトン濃度の人工下水について実施した。
【００１５】
測定結果の一例として、発酵産物ＳＡ＝０、易分解性有機物ＳＦ＝３２０ｍｇ／Ｌ、遅分解性有機物ＸＳ＝０の人工下水が流入した場合における撹拌工程１２０分間のＯＲＰ、ｐＨ電極データを図４に示す。
ＯＲＰは、サイクル開始から減少し続け、約３０分で屈曲点が観察された。そして、その後も減少し続けた。サイクル開始時に２．８ｍｇ−Ｎ／Ｌ残存していた硝酸性窒素が３０分後には既にゼロに達していた。このことから、その屈曲点は、脱窒終了に対応しているものと考えられる。そして、屈曲点以降の減少は、発酵に関係しているものと考えられる。
一方、ｐＨは、ＯＲＰ屈曲点と同時刻まで増加し、その後減少した。このｐＨの増減は、脱窒に伴うＯＨ−の生成、発酵に伴う有機酸の生成にそれぞれ関係しているものと考えられる。
したがって、撹拌工程におけるＯＲＰやｐＨの変化は、流入下水の有機物成分やその濃度の影響を受けることが実証された。
【００１６】
ここで、ニューラルネットワークによる解析の基本的概念について説明する。
ＯＲＰ、ｐＨ電極データから流入有機物成分濃度を逆推定するためのニューラルネットワークの概念を図５に示す。ニューラルネットワークはＯＲＰ時系列データおよび／またはｐＨ時系列データを入力する入力層と、中間層と、出力層を有し、教師データとして、入力層にはＯＲＰ、ｐＨの時系列データを、出力層には流入有機物成分濃度として発酵産物ＳＡ、易分解性有機物ＳＦおよび遅分解性有機物ＸＳをそれぞれ与えて学習させる。重みや閾値が決定した後、未知のＯＲＰ、ｐＨ時系列データを入力層に与えて想起させると、ＳＡ、ＳＦおよびＸＳを推定することが可能となる。
【００１７】
次にニューラルネットワークの構造および学習方法について説明する。
入力層は、ＯＲＰ時系列データおよび／またはｐＨ時系列データとする。これらのデータのみでなく、温度、流入硝酸濃度等生物反応に影響を与える因子を入力層に追加することにより、より安定した解析が実施可能となる。
また、ＯＲＰ時系列データおよび／またはｐＨ時系列データは測定値をそのまま用いても、平均や標準化など何らかのデータ処理を行った形で用いてもよい。
中間層の層数、ニューロン数および伝達関数は適当なものを選択することにより、推定精度の向上や計算時間の短縮を図ることが可能となる。
学習は誤差逆伝播法により行うのが一般的であるが、この方法に限定されるものではなく、適宜よりよい方法を用いてもよい。
【００１８】
ネットワーク構造の一例として、今回使用した構造を以下に説明する。ニューラルネットワークは、入力層のニューロンの数を８０，中間層を８０，出力層を３からなる三層構造とした。ＯＲＰおよびｐＨ電極データは、サイクル開始直後から１２０分の間に１分間隔で測定した。このため、それぞれ１２０データずつあるが、それぞれを３分間隔での平均値を求め４０データずつにした。この４０データに対し、標準化関数として、以下の式を用いて標準化した。
Ｚｔ＝（Ｐｔ−Ｐｍｉｎ）／（Ｐｍａｘ−Ｐｍｉｎ）
ここで、Ｚｔはサイクル時間ｔにおけるＯＲＰまたはｐＨを標準化した値、Ｐｔはサイクル時間ｔにおけるＯＲＰまたはｐＨの値、ＰｍａｘはＯＲＰまたはｐＨの最大値、ＰｍｉｎはＯＲＰまたはｐＨの最小値である。
ＯＲＰの４０データ、次いでｐＨの４０データを入力層の８０個のニューロンに順に布置した。このときの伝達関数として、中間層ではシグモイド関数、出力層では線形関数を使用した。このニューラルネットワークに、９ケースの教師データを与え、誤差逆伝播法により学習を行った。
【００１９】
次に、想起結果について説明する。学習に用いた応答実験と同様の実験条件で処理が安定した後、１サイクルだけ異なる酢酸、グルコース、ペプトン濃度の人工下水を流入させてＯＲＰ、ｐＨの値を測定する応答実験を行った。この応答実験は、６パターンの人工下水について実施した。なお、この有機物成分は学習に用いた流入有機物成分とは異なる組成である。
ＯＲＰ、ｐＨ時系列データを同様に平均および標準化処理して学習済みのニューラルネットワークの入力層に与えて想起させた結果を図６の表に示す。この実施例１において、人工下水の有機物成分は、易分解性有機物ＳＦ、発酵産物ＳＡ、遅分解性有機物ＸＳである。図６からわかるように、推定値は作成濃度と同程度の数値を示し、本発明装置により有機物濃度を測定することができた。
【００２０】
実施例２．
次に、廃水として実下水（実際の下水）を用いて上記と同様の実験装置、条件において実験を実施した。学習済みのニューラルネットワークに、ＯＲＰ、ｐＨ時系列データを同様に平均および標準化処理して入力層に与えて想起させた。この際、同時に有機物成分濃度をＧｕｊｅｒらの方法により測定した。本発明装置により推定した結果と、Ｇｕｊｅｒらの方法により測定した結果を図７の表に示す。
本発明装置の推定値は、Ｇｕｊｅｒらの方法により測定した結果と同程度の数値を示し、実下水においても本発明装置により有機物濃度を測定することができた。
【００２１】
実施の形態２．
図８は流通式の循環式硝化脱窒処理を行う実プラントである。図８において、１０は無酸素槽、１１は好気槽、１２は沈殿槽、１３は沈殿槽１２から無酸素槽１０への汚泥返送管であり、１４は好気槽１１から無酸素槽１０への循環配管であり、これらによって実下水を循環式硝化脱窒処理する構成としたものである。２１は前記無酸素槽１０内に配置された複数のＯＲＰ電極および／またはｐＨ電極であり、これらのＯＲＰ電極および／またはｐＨ電極２１は前記無酸素槽１０内で廃水の流れ方向に複数点設置されている。
この実施の形態２においても、上記実施の形態１の場合と同様に、前記ＯＲＰ電極および／またはｐＨ電極２１による計測値を入力収集するデータ収集器３と、ニューラルネットワークにより前記データ収集器３から有機物成分濃度を予測する解析器４とを備えるものである。
【００２２】
実施例３．
前記実施の形態２による実験を行った結果について、以下に説明する。
図８の循環式硝化脱窒法実プラントは、無酸素槽１１４０ｍ３、好気槽１７２０ｍ３、一日平均汚水量は６８００ｍ３／ｄである。循環水量は流入水量の約１．５倍、返送汚泥量は同約０．５倍で運転されている。
このプラントの無酸素槽において流れ方向にＯＲＰ電極およびｐＨ電極２１を４点ずつ設置した。ＯＲＰ、ｐＨの値を測定するのと同時に、有機物成分濃度をＧｕｊｅｒらの方法により測定した。このＯＲＰ、ｐＨの測定およびＧｕｊｅｒらの方法による有機物成分濃度の測定を２５回実施した。
ここで、有機物成分は「微生物が直接摂取可能な有機物Ｓｓ（易分解性有機物ＳＦと発酵産物ＳＡの合算値）」、「遅分解性有機物ＸＳ」の２種類とした。
ネットワークの構造は入力層のニューロン数を５０，中間層１を５０，中間層２を５０，出力層を２からなる４層構造とした。入力層にはＯＲＰ、ｐＨの測定値を平均および標準化処理した値、水温、水量を布置し、出力層にＧｕｊｅｒらの方法により測定した有機物濃度を与えた。このとき伝達関数として、中間層ではシグモイド関数、出力層では線形関数を使用した。このニューラルネットワークに２０ケースのデータを与え、誤差逆伝播法により学習を行った。学習に使用しなかった残り５ケースのＯＲＰ、ｐＨ測定値の平均および標準化処理した値、水温、水量を学習後のニューラルネットワークに与え、想起させた結果を図９に示す。
【００２３】
以上のような実験を行った結果、ＯＲＰ、ｐＨ電極データから微生物が直接摂取可能な有機物濃度および遅分解性有機物濃度をニューラルネットワークにより推定することができ、本発明装置により有機物濃度を測定することができた。
【００２４】
なお、上述したように有機物成分として「微生物が直接摂取可能な有機物Ｓｓ（易分解性有機物ＳＦと発酵産物ＳＡの合算値）」、「遅分解性有機物ＸＳ」の２種類とすることにより、より簡便に推定が可能となる。窒素除去においては、この２種類の有機物成分の把握により、処理水窒素濃度の予測が可能である。
【００２５】
本発明装置では既存の下水処理場で常用されているｐＨ、ＯＲＰ電極のデータを用いることから、分析機器等が整備されていない下水処理場にも適用可能となる柔軟性や汎用性を有している。
【００２６】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、従来のような酸素消費速度の測定を人為的作業で行う必要がなく、ニューラルネットワークを利用して廃水中の有機物濃度を自動測定することができるという効果がある。
また、自動測定が可能であるため、特定の技術者を要せず、維持管理も煩雑にならず、流入する廃水の水質を把握できるという効果がある。
さらに、本発明の有機物濃度測定装置を用いて、自動で有機物成分濃度を測定し、この測定データに基づき廃水処理施設の運転管理を無人、遠隔で自動制御することが可能になるという効果も期待できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１による有機物濃度測定装置の基本的な構成を説明するためのフローシート図である。
【図２】本発明の有機物濃度測定装置の実験に適用した人工下水の成分および水質を示す表である。
【図３】本発明の実施例１において学習に使用した人工下水の有機物成分濃度を示す表である。
【図４】本発明の実施例１による有機物濃度測定装置の人工下水での実験におけるＯＲＰ、ｐＨ時系列データを例示した図である。
【図５】本発明の有機物濃度測定装置に適用したニューラルネットワークの概念図である。
【図６】本発明の実施例１による有機物濃度測定装置の人工下水での実験により推定した有機物成分濃度と、作成した人工下水の有機物成分濃度を示す比較表である。
【図７】本発明の実施例２による有機物濃度測定装置の実下水での実験により推定した有機物成分濃度と、Ｇｕｊｅｒらの方法により測定した有機物成分濃度を示す比較表である。
【図８】本発明の実施の形態２による有機物濃度測定装置を設置した循環式硝化脱窒処理プラントを示すフローシート図である。
【図９】本発明の実施例３による有機物濃度測定装置の実下水での実験により推定した有機物成分濃度と、Ｇｕｊｅｒらの方法により測定した有機物成分濃度を示す比較表である。
【符号の説明】
１  生物反応槽
２  ＯＲＰ（酸化還元電位計）、ｐＨ計
３  データ収集器
４  解析器（ニューラルネットワーク解析装置）
１０  無酸素槽
１１  好気槽
１２  沈殿槽
１３  汚泥返送管
１４  循環配管
２１  ＯＲＰ計および／またはｐＨ計
【図１】
2005007326.tif 000003
【図２】
2005007326.tif 000004
【図３】
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【図４】
2005007326.tif 000006
【図５】
2005007326.tif 000007
【図６】
2005007326.tif 000008
【図７】
2005007326.tif 000009
【図８】
2005007326.tif 000010
【図９】
2005007326.tif 000011